Masterarbeit zur datengetriebenen Kraftvorhersage beim Rotationsschleifen in der Halbleiterindustrie (w/m/div.)

Renningen, BW, de on site Until 9/25/2026 H-1B sponsor history First posted July 27, 2026 Last posted July 27, 2026
Job description

Bei Bosch gestalten wir die Zukunft, indem wir hochwertige Technologien und Dienstleistungen entwickeln, die begeistern und das Leben der Menschen bereichern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeitenden ist felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, wir haben Freude an unserer Arbeit und wir inspirieren uns gegenseitig. Machen Sie mit und spüren Sie den Unterschied. Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!

Sie werden Teil eines innovativen Forschungsprojekts, in dem datengetriebene Methoden auf modernste Technologie treffen. Sind Sie bereit, Ihre Ideen in Wirkung zu verwandeln? Bewerben Sie sich jetzt und gestalten Sie zukünftige Lösungen mit.

Sie führen eine umfassende Analyse bestehender Kraftmodellierungsverfahren für das Rotationsschleifen durch und untersuchen modernste Machine-Learning-Ansätze für Sequence-to-Sequence-Regression auf Zeitreihendaten, wie z. B. Symbolic Regression, Convolutional Neural Networks und Mamba. Im Rahmen der Datenanalyse analysieren und bereiten Sie die bereitgestellten Zeitreihendaten auf, einschließlich Feature Engineering zur Extraktion relevanter physikalischer Parameter. Auf Basis Ihrer Recherche implementieren und trainieren Sie verschiedene Machine-Learning-Frameworks zur Kraftvorhersage.

Zur Bewertung der entwickelten Ansätze erstellen und nutzen Sie eine robuste Vergleichsmatrix anhand zentraler Leistungskennzahlen wie Vorhersagegenauigkeit (RMSE, MAE), Rechenaufwand und Interpretierbarkeit. Während des gesamten Projekts dokumentieren, präsentieren und diskutieren Sie Ihre Ergebnisse und Ihren Fortschritt regelmäßig mit dem Projektteam.

  • Ausbildung: Masterstudium im Bereich Maschinenbau, Data Science, Informatik, Physik oder vergleichbar
  • Erfahrung und Kenntnisse:
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
  • Vertrautheit mit gängigen Data-Science-Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch und Pandas
  • Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind hoch motiviert und bearbeiten anspruchsvolle Forschungsthemen gerne eigenständig
  • Arbeitsroutine: Ihre Präsenz vor Ort ist erforderlich
  • Sprachen: Verhandlungssicheres Englisch und sehr gute Deutschkenntnisse

Beginn: gemäß vorheriger Vereinbarung Dauer: 6 Monate Voraussetzung für diese Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Universität. Bitte fügen Sie Ihren Lebenslauf, Ihren Notenspiegel (Transcript of Records), die Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei. Vielfalt und Inklusion sind für uns nicht nur Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität. Benötigen Sie weitere Informationen zur Stelle? Jonathan Hilberg (Fachabteilung) +49 711 811 38316 Work #LikeABosch startet hier: Bewerben Sie sich jetzt! #LI-DNI

About this role

Summary

Analyze and develop machine learning models for torque prediction in semiconductor manufacturing during your master's thesis.

Job title

Masterarbeit zur datengetriebenen Kraftvorhersage beim Rotationsschleifen in der Halbleiterindustrie (w/m/div.)

Experience level

master's student

Industry

technology

Location requirements

Renningen, Germany; on-site required; no remote work

Salary

Not specified

Visa sponsorship

H-1B sponsor history

Management role

No

Skills & keywords

Required skills

pythonscikit-learntensorflowpytorchpandas

Preferred skills

None specified

Specializations

machine learningtime seriesfeature engineeringsequence-to-sequence
Locations

Structured locations inferred from the posting.

71 Renningen, Germany

On-site City
Related searches